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Revista de Matemática Teoría y Aplicaciones

Print version ISSN 1409-2433

Rev. Mat vol.20 n.2 San José Jul./Dec. 2013

 

Algoritmo de búsqueda tabú para una variante del problema de coloración

Tabu search algorithm for a variation of the coloring problem

Mario Aboytes–Ojeda*+, Ana Lilia Laureano–Cruces+, Javier Ramírez–Rodríguez+

*Dirección para correspondencia:

Resumen

El problema de coloración robusta generalizado (PCRG) resuelve problemas de horarios que consideran restricciones especiales. Al ser una generalización del problema de coloración robusta, que es a su vez una generalización del problema de coloración, el PCRG es entonces un problema NP-Completo, por lo que es necesario utilizar métodos aproximados para encontrar buenas soluciones en un tiempo de cómputo razonable. En este trabajo se presenta un algoritmo de búsqueda tabú para programar casos de 30 a 180 horas por semana, para algunos de ellos encuentra la solución ´optima, en otros casos, la solución obtenida supera a la mejor solución conocida. También se presentan ejemplos de mayor tamaño a los conocidos, obteniendo resultados muy competitivos, lo que se puede verificar por la ausencia de conflicto entre clases.

Palabras clave: coloración robusta, problemas de horarios, heurísticas.

Abstract

The generalized robust coloring problem (GRCP) resolves timetabling problems that consider special constraints. As a generalization of the robust coloring problem, which is in turn a generalization of the coloring problem, the GRCP is then a NP-Complete problem, so it is necessary to use approximate methods to find good solutions in a reasonable computation time. This paper presents a tabu search algorithm to schedule cases from 30 to 180 hours per week, for some of them it found the optimal solution, in other cases, the solution obtained exceeds the best known solution. It also presents
examples of greater size to the known, obtaining very competitive results, which can be verified by the absence of class conflict.

Keywords: robust coloring, timetabling problems, heuristics.

Mathematics Subject Classification: 05C15, 90C59, 68T20.


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Referencias

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*Correspondencia a:
Mario Aboytes–Ojeda. Valle de Guadiana 110 Colonia Valle del Campestre, 37150 León Gto., México. (Posgrado en Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional Autónoma de México), México D.F., México. E-Mail: aboalfa80@yahoo.com
Ana Lilia Laureano–Cruces. Departamento de Sistemas, Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, Avenida San Pablo 180 Colonia Reynosa, 02200 México D.F., México; y
Laboratoire d’Informatique d’Avignon, Universit´e d’Avignon et des Pays de Vaucluse, France. E-Mail: clc@azc.uam.mx
Javier Ramírez–Rodríguez.Universidad Aut´onoma Metroplitana y Laboratoire d’Informatique d’Avignon, Université d’Avignon et des Pays de Vaucluse. Misma dirección que/Same address as: A.L. Laureano. E-Mail: jararo@azc.uam.mx
*Valle de Guadiana 110 Colonia Valle del Campestre, 37150 León Gto., México.
(Posgrado en Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional
Autónoma de México), México D.F., México. E-Mail: aboalfa80@yahoo.com
Departamento de Sistemas, Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, Avenida San Pablo 180 Colonia Reynosa, 02200 México D.F., México; y
Laboratoire d’Informatique d’Avignon, Universit´e d’Avignon et des Pays de Vaucluse,
France. E-Mail: clc@azc.uam.mx
Universidad Autónoma Metroplitana y Laboratoire d’Informatique d’Avignon, Universit  ´e d’Avignon et des Pays de Vaucluse. Misma dirección que/Same address as: A.L. Laureano. E-Mail: jararo@azc.uam.mx

Received: 12/Mar/2012; Revised: 15/May/2013; Accepted: 30/May/2013

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